A. アインシュタインエンゲージメント
B. ジャーニーの最適化
C. 独自のモデルを持ち込む
A. 使用法
B. 同意
C. 重複
A. データ品質の向上よりもモデルの微調整を優先します。
B. 信頼できるソースから高品質のデータを収集して整理します。
C. AI アルゴリズムを利用して、データ品質の問題を自動的に処理します。
A. 完全性
B. 一貫性
C. 精度
A. 別の仮定を使用します。
B. さまざまなトレーニング データをインポートします。
C. プロキシ変数を含めます。
A. 正確さ、完全性、一貫性
B. 命名、フォーマット、モニタリング
C. レビュー、更新、アーカイブ中
A. トレーニング時間
B. データプライバシー
C. モデルの精度
A. ケースの分類
B. 推奨事項
C. ボット
